开发者如何利用数据分析增加收入？

后来我逐渐发现，数据分析在产品运营和决策中有着重要的作用，这不仅是一个企业BI人员需要做的事情，在产品的初期设计、推广和运维中也是无处不在的，于是就出现了开篇的那句话。在移动互联网这个层面上，数据挖掘似乎不是那么好做的。udid已经取代了pc上的cookie，成为识别用户的唯一方式。随着反病毒和防护体系的日益完善，移动设备用户的行为和属性显得更加难以捉摸，在数据源不准确的情况下更是难以分析。作为一个以流量变现为生的开发者，我从之前细微的工作经历中，积累了一些利用数据分析增加收入的方法，希望能和同行们一起探讨。欲善其事，必先利其器。如果没有合适的工具，光靠眼睛是做不到分析的。好在我们处在一个免费开源的互联网环境，自然会有很多优秀的辅助工具。网页端，我们有百度统计和cnzz。在移动端，我们有Flurry、友盟、TalkingData等。有兴趣的童鞋也可以研究一下Google Analytics。简单调查了一下，目前国内大部分开发者都会使用友谊赛的联赛统计，这里我就重点介绍一下我是如何使用的。友盟改版后的功能和界面和Flurry差不多。虽然我更喜欢Flurry的Dashboard(大概是我对Ios系统的热爱)，但是我对友盟的界面风格和功能还是比较满意的。毕竟是工具，实用才是硬道理！学习多维度分析，和很多同行聊各自友情联盟的使用。结论是，很多人每天都会看简介里的几个指标，比如新增用户、活跃用户、留存用户，稍微用心一点就会做一个同期对比，看看数据是增加了还是减少了，然后再对比广告平台上的数据和收入。如果出入不大，就认为是正常的。其实在我使用的过程中，发现友盟的很多功能模块还是很实用的，比如【应用趋势】中的按小时统计启动次数，你会发现你的启动情况有一定程度的波动。比如这个星座相关的应用，可以很清楚的看到每天8-10点启动次数最多，因为它提供了每天都要避免推送的功能。这时候可以适当加一两个广告，可以达到事半功倍的效果。再加上经常使用统计分析中的“漏斗模型”，很容易看到用户到达每一步深度的筛选情况。数据可视化后，我们可以集中精力分析一个步骤的影响，如何提高某个环节的转化率。比如我这款游戏主界面有积分墙的游戏产品，用户首次进入关卡需要获得一定积分，而且这款应用的新用户数量相当多。但是单位用户收入很低。为了研究积分墙设置的模式对游戏本身的影响，我们从【功能使用】中的页面访问路径可以看到，当用户打开应用时，5.5%会打开积分墙，30.6%会离开应用，63.9%会尝试选择游戏关卡。当重复步骤2和3时，只有65，438+0个用户真正进入积分墙获得积分。我从图2中找到了原因:首次进入集成墙的用户流失率高达44%！重复步骤2和3，流失率也是17%，说明刚进入游戏就限制用户不是明智的选择。我那种通过游戏本身的吸引力来提高单位用户收入的美好愿景并不可行，于是我乖乖的为用户开放了第一关，后面的关卡需要一定的积分才能激活，既提高了用户留存率，也相应提高了部分单位用户的收入。开墙的用户数量有了一定程度的增长:同时友盟还提供了一个更实用的工具——【事件转化率】，旨在通过用户自定义的事件来分析路径。事实上，这样的函数在web统计中已经很流行了。唯一的缺点是，对于站长来说，一个页面上的链接、按钮、内容太多，所以在网站流量没有那么大的时候，单独定义一个事件的漏斗分析会产生一些数据失真，从而导致分析的偏差，而移动端的优点就是刚好规避了这一点——通常情况下，移动端应用的单个页面不会给用户多种选择，所以在流量集中的情况下，事件转化率的分析会更有效。比如上面提到的三步走的事件模型，分别是广告弹出、广告(应用)详情介绍、应用下载。其实我们最关心的是最后一步——广告应用下载。结合上下图可以分析几个问题:1，第二步，第三步转化率是否达到预期，如何快速有效的提高第三步转化率，工艺设计是否合理。广告从弹出-展示-用户点击下载的过程没有大问题。很明显，我们对广告下载率的期望值比较大，因为它决定了最终的收入，而1.6%的弹窗-下载其实并不高。从上图可以看出，从广告弹窗到广告详情展示，还有很大的提升空间。如果尽力提高用户展示广告的留存率，能否对下载率有所帮助？在这里，我做了另一个版本:当一个广告弹出时，不允许用户取消，但必须点击进入详情页才能取消。这就表现出了以下效果:这样大家就明白为什么国内很多广告平台故意把取消广告的按钮设计的小一些，或者故意把广告设计的极具吸引力，导致用户迟到了。这是最简单粗暴的提高转化率的方法，而且效果很好。虽然在一定程度上强制和诱导了用户，但也深受广告平台和开发者的影响。理性看待数据。现在世界各地都有各种各样的“大数据”和“云”。笔者有幸参加了几次大数据论坛和峰会。感觉广告很多，服务器很多，但是真正分析的很少。作为开发者，如果连广告收入这个关键数据都不知道，如何衡量一个广告形式的好坏，一个广告平台的好坏，就很容易被一些所谓的“大公司”、“大平台”、“大数据”的光环所忽悠。其实不用每天盯着数据研究有多少新用户。活跃用户有几何。你只需要把“转化率”和“单位用户收入”作为一个整体来考虑，然后在不同的广告形式下分别评估。